KNN 第25页

Firefly AIO-3399ProC开发板刷ubuntu系统安装rknntoolkit 1.6.0 + tensorflow 2.0 + pytorch 1.5.0

AIO-3399Pro刷ubuntu系统同时配置rknntoolkit1.6.0环境由于本人所做项目需要将轻量级的深度学习算法进行部署，故前些日子购买了核心板为RK3399的深度学习开发板，用起来固然没有

我就是小天·2023-01-14 11:33

rk3399pro_(2)YOLOv5移植

移植流程torch(.pt)->onnx->rknnrknn瑞芯微官方文档：github搭建环境服务器训练自己的数据集采用U版的yolov5训练，需要安装torch1.9.0+cu111对应版本的依赖包

作曲家·2023-01-14 11:03

AIO3399ProC部署yolov5

文章目录一、安装Python虚拟环境1.pip安装2.virtualenv安装2.1创建virtualenv环境2.2安装依赖模块:opencv-python二、安装RKNNToolkitLite三、RKNNToolkitLite

再来一碗(TaTa专属版)·2023-01-14 11:32

图像特征工程

、特征提取的方法1HOG2LBP3SIFT三、特征转换一、介绍图像特征工程是图像处理中的一个重要环节，是将图像转换为计算机可以理解的数值特征的过程，通过对图像特征检测后，还可以使用其他算法，如SVM、KNN

Naturino·2023-01-14 10:38

机器学习——kNN算法之红酒分类

如果现在用kNN算法来对这样的数据进行分

Karry D·2023-01-14 09:34

kaggle项目实战一

DigitRecognizerknn方法的代码如下：importtheanoimportcsv,operatorfromnumpyimport*defloadData(file):csvfile=open

偷嘴的小猴子·2023-01-14 09:01

机器学习sklearn之朴素贝叶斯

对于大多数的分类算法，比如决策树,KNN,逻辑回归，支持向量机等，他们都是判别方法，也就是直接学习出特征输出Y和特征X之间的关系，要么是决策函数Y=f(X),要么是条件分布P(Y|X)。

夜风晚凉·2023-01-14 07:13

yolov5训练pt模型并转换为rknn模型，部署在RK3588开发板上——从训练到部署全过程

2.1使用正确版本的yolov5进行训练(平台：x86机器windows系统)2.2best.pt转换为best.onnx（平台：x86机器window系统）2.3best.onnx转换为best.rknn

Billy_zz·2023-01-14 07:12

【RK3588-linux开发】3、训练yolov5并在RK3588上运行

首先要看看官方文档，对于PC端的开放（模型转换与模拟测试）阅读，toolkit下载:Rockchip_User_Guide_RKNN_Toolkit2_CN-1.2.0.pdf板载部署（C++/C）阅读其

stupid_miao·2023-01-14 07:10

4、线性分类: SVM, Softmax

最后，我们描述了k-近邻（KNN）分类器，它通过将待标记的图像与训练集中已经标记好的图像进行比较来标记图像。KNN有许多缺点：分类器必须记住所有的训练数据，并将其存储起来，以备将来与测试数据进行比较。

qxdx.org·2023-01-13 22:28

机器学习入门（3、分类算法）

1、分类算法1-1KNN（KNearestNeighbor）算法1-2模型选择与调优1、什么是交叉验证（CrossValidation）？

奈々生様·2023-01-13 22:53

【Tools】神经网络、深度学习和机器学习模型可视化工具——Netron

Netron支持ONNX、TensorFlowLite、Caffe、Keras、Darknet、PaddlePaddle、ncnn、MNN、CoreML、RKNN、MXNet、MindSporeLite

科皮子菊·2023-01-13 15:35

【机器学习 - 1】：knn算法

文章目录机器学习的概念和基础knn算法的实现过程封装knn算法总结机器学习的概念和基础机器学习可以两类任务：分类任务和回归任务以机器学习本身来进行分类可分为：监督学习非监督学习半监督学习增强学习监督学习

街三仔·2023-01-13 08:24

python cv2 基于surf特征点匹配的图像拼接

基于surf特征点匹配的图像拼接:1.读取要拼接的左右图像;2.提取左右图像的surf特征点;3.利用knn对左右图像的特征点进行匹配;4.利用匹配的特征对，求出单应矩阵;5.利用单应矩阵对右图像进行透视变化

日作诗歌三千首·2023-01-13 07:44

DataConversionWarning: A column-vector y was passed when a 1d array was expected.

DataConversionWarning:Acolumn-vectorywaspassedwhena1darraywasexpected.问题解决问题描述：在使用sklearn做knn模型的时候遇到了这个问题

ryansday·2023-01-13 05:14

解决KNeighborsClassifier报错信息：DataConversionWarning

Acolumn-vectorywaspassedwhena1darraywasexpected问题描述问题所在解决方法问题描述在pycharm中使用sklearn.neighbors包中KNeighborsClassifier进行knn

Viki_96·2023-01-13 05:13

A column-vector y was passed when a 1d array was expected. Please change the shape of y to (n，）

找了一圈都是复制的一样的这个可以不管，不影响运行解决方法如下：利用np.ravel()，把包含y的，都用这个函数处理一下knn.score(training_set,np.ravel(training_labels

cwj585·2023-01-13 05:42

机器学习入门（二）：KNN分类算法和决策边界(Decision Boundary)绘制

线性回归机器学习入门（三）朴素贝叶斯机器学习入门（四）决策树机器学习入门（五）集成学习机器学习入门（六）支持向量机机器学习入门（七）多项式回归机器学习入门（八）主成分分析机器学习入门（九）无监督学习1）KNN

FrenchOldDriver·2023-01-12 20:48

K-邻近算法

K-邻近算法K-邻近算法概述手写KNN算法示例：使用K-邻近算法改进约会网站的配对效果示例：手写识别系统K-邻近算法概述KNN采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。

Jason Avicii·2023-01-12 16:49

大数据分析案例-基于KNN算法对茅台股票进行预测

‍♂️个人主页：@艾派森的个人主页✍作者简介：Python学习者希望大家多多支持，我们一起进步！如果文章对你有帮助的话，欢迎评论点赞收藏加关注+目录1.项目背景2.项目简介2.1研究目的与意义2.2研究方法与思路2.3技术工具3.算法原理4.项目实施步骤4.1理解数据4.2探索性数据分析4.3数据预处理4.4特征工程4.5模型构建4.6模型评估5.实验总结源代码1.项目背景茅台集团于10月28日召

艾派森·2023-01-11 17:56

k-mean算法进行图像分割

importnumpyasnp#importmatplotlib.pyplotaspltimportcv2defknn(data,iter,k):data=cv2.merge([data,data,data

Christo3·2023-01-11 15:49

【阶段三】Python机器学习11篇：机器学习项目实战：KNN(K近邻)回归模型

本篇的思维导图：项目实战(KNN回归模型)K近邻算法回归模型则将离待预测样本点最近的K个训练样本点的平均值进行待预测样本点的回归预测。

胖哥真不错·2023-01-11 11:08

【阶段三】Python机器学习10篇：机器学习项目实战：K近邻算法的基本原理、计算步骤与KNN(K近邻)分类模型

本篇的思维导图：K近邻算法（英文为K-NearestNeighbor，因而又简称KNN算法）是非常经典的机器学习算法。

胖哥真不错·2023-01-11 11:08

nanomsg 1.1.5 源代码分析（四）

1.协议中的数据结构1.1nn_chunknn_chunk对分配的内存空间做记录工作。nn_chunk_alloc()其实并不返回nn_chunk实例。

RonZheng2010·2023-01-11 09:39

SVM支持向量机学习笔记

SVM和KNN分类对比KNN——邻近算法，画圆圈，取K个邻近的点KNN是什么，用来解决什么问题定义：KNN(K-NearestNeighbor）算法，意思是K个最近的邻居，KNN的原理就是当预测一个新的值

print60·2023-01-10 22:27

SVM（支持向量机）

目录前言一、SVM和KNN二、SVM分类的代码实现1.引入库2.导入数据集3.构建SVM分类器，训练函数4.初始化分类器实例，训练模型5.展示训练结果及验证结果总结前言SVM最早是由VladimirN.Vapnik

韬平·2023-01-10 22:56

Python酒店评论文本数据分析：tf-idf、贝叶斯、逻辑回归，支持向量机SVM、K最邻近算法KNN、随机森林、LDA主题模型

全文链接：http://tecdat.cn/?p=31233原文出处：拓端数据部落公众号分析师：YuanyuanZhang随着互联网的普及和移动端的应用的飞速发展,消费者在各大电商平台进行活动交易时产生了大量的行为数据,在线评论文本就是其中一种。去年，我们为一位客户进行了短暂的咨询工作，他正在构建一个主要基于酒店评论数据的文本分析应用程序。在线评论文本是消费者对消费对象切身体验后以文本的形式反馈至

·2023-01-10 22:18

K-近邻算法案例——facebook签到位置预测

目录学习目标一开发环境二项目介绍2.1数据集介绍三步骤分析四运行结果学习目标通过Facebook位置预测案例熟练掌握KNN算法一开发环境首先来看看我的开发环境，用的东西还是比较简单的：作者：嘟粥yyds

嘟粥yyds·2023-01-10 16:02

（二）KNN与python代码实现

李航老师《统计学习方法》第二版学习笔记知识点KNN是一种基本分类与回归方法三个基本要素：K值的选择、距离度量、分类决策规则直观解释：给定一个训练数据集，对新的输入实例，在训练数据集中找到与该实例最邻近的

十二十二呀·2023-01-10 15:36

【机器学习】RANSAC介绍

过程总的来说：类似GMM、KNN这种算法，都是先随机挑一部分数据来拟合模型，然后计算其他数据与该模型的距离从而引入一些新的类内数据，再用新的类内数据来拟合出新的模型，迭代这个过程，直到有足够多的点被归为类内点

秋天的波·2023-01-10 14:47

＜机器学习＞＜详解＞Ensemble 集成学习算法

将多个分类器的预测结果结合起来用来组合的分类器叫做基分类器(baseclassifiers)Ensembles通常比组成他的基分类器效果好我们使用投票(少数服从多数)或加权投票来决定最终结果Example:训练KNN

reco_blog·2023-01-10 13:13

采用rknn-toolkit导出rknn模型并部署在rock3a-rk3568芯片上全流程

因工作需要，需要将目标检测模型部署在开发板上。在走了很多弯路后找到一个成功的案例并记载下来这里说一下我现有的硬件设备。我是购买的RADXA的rock3a开发板搭载的soc是rk3568这是开发板的正面图，因为瑞芯微针对计算机视觉中的目标检测模型有一套自己的前向推理框架，所以我就着眼于搭载rockchip的开发板rock3a目标检测模型这里采用的是yolo模型由于原生yolov5模型里面有一些算子可

linxizi0622·2023-01-10 10:00

rock3a: 基于自建数据集+yolov5s模型的rknn模型训练部署全流程

上一篇文章其实已经详述了模型训练到部署的整个流程，但是数据集到模型都是用的官方的coco数据集，这里为了记录开发板的模型训练到部署的整个流程，重新开了一篇文章进行记录。首先准备数据集和rockchip官方推荐的yolov5源代码这里需要注意的是数据集中的标签文件内容一行只能有5个数，分别是类别和(x,y,w,h)但是我平时用的labelimg.exe生成的xml文件转化为txt标签文本文件后一行有

linxizi0622·2023-01-10 10:27

《机器学习实战》chapter02 K-近邻算法（KNN）

2.2示例：使用K-近邻算法改进约会网站的配结果收集数据：提供文本文件准备数据：使用Python解析文本文件（文本转numpy矩阵、归一化数据等）分析数据：使用Matplotlib画二维扩散图训练算法：此步骤不适用于k-紧邻算法测试算法：使用海伦提供的部分数据作为测试样本。测试样本和非测试样本的区别在于：测试样本是已经完成分类的数据，如果预测分类与实际类别不同，则标记为一个错误使用算法：产生简单的

君只见独不见·2023-01-09 19:52

通过KNN算法实现对乳腺癌数据集处理

通过KNN算法实现对乳腺癌数据集处理通过KNN算法实现对乳腺癌数据集处理通过KNN算法实现对乳腺癌数据集处理代码如下，pycharm实现fromnumpyimport*importoperatorfromsklearnimportdatasets

y淹死了一条鱼·2023-01-09 18:47

KNN算法癌症诊断

邻近算法（KNN，K-NearestNeighbor）是数据挖掘分类技术方法之一。K最近邻，就是K个最近的邻居的意思，每个样本都可以用它最接近的K个邻近值来代表。

Wind_know·2023-01-09 18:13

用kNN算法诊断乳腺癌--基于R语言

文章目录1目的2数据来源3案例演示3.1数据读取及预处理1.读取数据并查看数据类型2.查看数据基本特征3.2工具函数编写1.标准化函数编写2.工具函数性能测试3.3原始数据标准化4模型建立及优化4.1训练集测试集划分4.2基于数据训练模型4.3改进模型，提高模型性能1.利用Z-分数标准化数据2.测试其他k值1目的利用机器学习根据样本特征自动识别癌细胞，提高检测过程的效率，并尝试改进算法提高模型

小墨&晓末·2023-01-09 18:42

详解OpenCV的视频背景/前景分割(背景建模/前景提取)类cv::BackgroundSubtractorKNN,并利用它实现对道路监控视频前景/背景的提取

cv::BackgroundSubtractorKNN是利用K近邻(K-nearestneigbours)思想实现的背景建模。

昊虹AI笔记·2023-01-09 16:07

OpenCV3.0中有哪些视频背景/前景分割(背景建模/前景提取)算法的类,它们各自的算法原理、特点是什么,并附示例代码

中有哪些视频背景/前景分割(背景建模/前景提取)算法的类，汇总如下：cv::Algorithm cv::BackgroundSubtractor cv::BackgroundSubtractorKNN

昊虹AI笔记·2023-01-09 16:37

python学习：使用KNN最邻近分类算法进行iris数据集分析

概述：数据集的分析可以简单的分为两步：1、根据已有的特征数据建立模型。2、在未来收集到新的特征数据时，可以根据建立的模型来判断新的数据属于哪一类。而iris数据集包括150朵、三类（setosa、versicolor、virginica）鸢尾花的花萼和花瓣长度宽度的数据。那么对应上面的两步，我们要做的就是：1、根据已有的三种鸢尾花花萼和花瓣的长度与宽度数据建立模型。2、在未来收集到新的鸢尾花数据时

须佐麒麟·2023-01-09 14:29

机器学习之sklearn基础教程！

，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达本次分享是基于scikit-learn工具包的基本分类方法，包括常见的LogisiticRegression、支持向量机、决策树、随机森林以及K近邻方法KNN

小白学视觉·2023-01-09 14:55

《Machine Learning in Action》—— 剖析支持向量机，优化SMO

手撕机器学习系列文章就暂时更新到此吧，目前已经完成了支持向量机SVM、决策树、KNN、贝叶斯、线性回归、Logistic回归，其他算法还请允许Taoye在这里先赊个账，后期有机会有时间再给大家补上。

玩世不恭的Coder·2023-01-09 12:51

降维和度量学习

KNNKNNKNN算法基于最近的kkk个邻居求投票或均值作为分类和回归结果，训练阶段只是保存样本直到收到测试样本才做处理，是一种“懒惰学习”（在训练阶段就进行处理的是“急切学习”），需要考虑的是kkk的大小和距离公式的选择

_森罗万象·2023-01-08 19:52

Python机器学习---KNN模型评价、追求

文章目录1.KNN模型评价1.1计算效率低，耗费计算资源较大1.2抗噪性较弱，对噪声数据(异常值)较为敏感1.3模型不稳定，可重复性较弱1.4要进行归化处理:2.模型的追求2.1模型效果2.2运算速度2.3

亿是守候 & 亿是承诺·2023-01-08 18:49

kNN分类

一、概述 kNN(knearestneighbor,k近邻)是一种基础分类算法，基于“物以类聚”的思想，将一个样本的类别归于它的邻近样本。!

禺垣·2023-01-08 14:19

KNN（K-Nearest Neighbor）最邻近分类算法的实现原理及模型参数解析

KNN（K-NearestNeighbor）最邻近分类算法的实现原理及模型参数解析KNN最邻近分类算法的实现原理：为了判断未知样本的类别，以所有已知类别的样本作为参照，计算未知样本与所有已知样本的距离，

耳东鹏·2023-01-08 13:12

3天快速入门Python机器学习

骨灰级收藏家·2023-01-08 12:32

机器学习100天（二十八）：028 K近邻分类算法-Python实现

《机器学习100天》完整目录：目录一、导入数据集我们打开spyder，新建一个knn.py脚本。首先导入标准库，然后导入数据集iris_data.csv文件。

红色石头Will·2023-01-08 11:08

深度学习课程项目

linearbasisfunctionmodel实值函数线性基函数模型求导的矩阵形式解derivation实值函数线性基函数模型参数求解的解析解closedformsolution向量值函数广义线性模型TipsKNN

GarveyMui·2023-01-08 09:16

机器学习实战教程(13篇)

机器学习实战教程（一）：K-近邻算法（史诗级干货长文）https://cuijiahua.com/blog/2017/11/ml_1_knn.html机器学习实战教程（二）：决策树基础篇之让我们从相亲说起

M_Q_T·2023-01-07 19:01

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